# 实现“新浪大数据系统架构”的指南
## 前言
在当今数据驱动的时代，构建一个有效的大数据系统架构变得尤为重要。作为一名开发者，了解如何实现“大数据系统架构”可以帮助你在工作中取得成功。本文将为你介绍整个实现过程，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
首先，我们需要了解实现新浪大数据系统架构的整体流程。以下是一个简洁的步骤表：
| 步骤 | 描述
假如说成功创业一次是幸运的话，那么多次成功创业的王志东该用什么词汇来形容呢？2008年，未满38岁的王志东从名噪一时的新天地公司，到中国最大的商业网站新浪网，再到现在的北京点击科技公司。王志东说“上大学时我就想过，最理想的事业应该包含三个层面：一、要满足自己的爱好；二、这个爱好本身能挣钱；三、对社会有贡献，能‘名利双收’。所以我创立的公司初衷都是这三者实现的结合点。”2001年6月，王志东辞掉了新
转载
2023-09-11 14:20:27
43阅读
1. 概述新闻是我们了解外界的重要渠道，以前，我们一般通过报纸和电视来获取新闻，那时候，获取新闻不仅有一定的成本，效率还不高。而如今，获取新闻的途径太多太方便了，大量重复的新闻充斥着各大平台，获取新闻已经没有什么成本，问题变成了过滤和鉴别新闻的可信程度。下面用 【新浪新闻】 作为采集对象，抛砖引玉，演示下新闻从采集到分析的整个过程。2. 采集流程主要流程分为4个步骤：2.1 采集从新浪滚动新闻页面
转载
2023-08-09 23:19:47
60阅读
1. 了解微信、微博、小视频每天产生的数据量与数据类型。微信：数据量：月活量高达10亿，日活量有3千万之多，十分的稳定，是我国国民级别的app,可以说是现在社会已经离不开它们了。数据类型：主要是聊天记录。 微博：数据量： 月活量也在3亿左右。日活量有1千万之多，在有骇人听闻，或者振奋人心的新闻出现时就在短短几个小时内超过微信的数
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；
转载
2023-10-03 08:10:56
141阅读
第三代技术体系 微博平台的第三代技术体系，使用正交分解法建立模型：在水平方向，采用典型的三级分层模型，即接口层、服务层与资源层；在垂直方向，进一步细分为业务架构、技术架构、监控平台与服务治理平台。下面是平台的整体架构图： 如上图所示，正交分解法将整个图分解为3*4=12个区域，每个区域代表一个水平维度与一个垂直维度的交点，相应的定义这个区域的核心功能点，比如区域5主要完成服务层的技
转载
2023-07-30 09:20:19
37阅读
当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
转载
2023-08-15 13:19:39
116阅读
Lambda架构Lambda架构提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算（离线计算批处理层）的数据环境的混合平台， 以提供一个实时的数据试图。分层架构：批处理层（离线处理数据），实时处理层（与批处理层数据采集点击和访问的行为），服务层（收集用户信息等）：把批处理曾的数据进行处理，进行前端的互动。一 批处理层：通过HDFS进行数据的存储，然后mapreduce进行计算(也可换成可用spark计算
转载
2023-08-30 06:50:17
123阅读
随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
转载
2023-07-10 22:07:48
75阅读
上图就是lambda结构的一个示意, 来自图书Big Data Principles and best practices of scalable realtime data system, 该书的作者就是lambda架构的创造者Nathan Marz。大数据的技术手段百花齐放,&nbs
转载
2023-07-24 23:49:12
93阅读
何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定
转载
2023-08-16 17:47:49
66阅读
此文为个人平时学习对大数据的个人理解笔记分享，有不对的地方还请大佬多指正，谢谢。一.什么是大数据技术？大量的数据，等级在TB=1024GB,PB,EB级别主要用于解决大量数据的 处理&分析，两大难题就是 如何存&如何算二. 一般人找大数据工作可以做什么岗位？难度级别（灾难到平民）：平台—》数据挖掘/报表开发—〉实时指标分析性能调优—》数据仓库三。大数据思想和的来源。1.GFS(Go
转载
2023-09-11 17:21:28
71阅读
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤
转载
2023-09-25 19:19:49
94阅读
随着云计算、大数据产业的不断发展，传统使用单机数据库进行数据存储的模式已经不能满足业界日益增长需求，海量数据处理成为一个关键问题。目前主流的海量数据处理架构分为两种:1基于传统数据库及数据仓库所衍生出的MPP(Massively Parallel Processing)架构;2 基于Hadoop 并
转载
2023-07-14 16:15:02
140阅读
目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
转载
2023-07-10 16:44:56
189阅读
大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
转载
2023-07-29 22:01:15
190阅读
传统的大数据架构: 原始数据经过ETL之后进行数据处理然后直接落地提供服务.本质上只是用大数据架构替换了之前的传统数据库,基本的思想没有发生变化,流式架构: 原始数据进过数据拉取然后通过流式处理进行ETL和数据处理然后落地到本地或直接提供服务在传统大数据架构的基础上流式架构非常的激进直接拔掉了批处理虽然有存储部分但是该存储更多的是以窗口的形式进行存储的,并非是发生在
转载
2023-07-13 10:44:13
112阅读
1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
转载
2023-08-16 19:14:45
72阅读
一.业务分析此次案例中，我们面临的业务需求时，有一张mysql表里存储了千万级别的数据，每次业务流程结束，这张表中就会增加至少8万条数据，而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示，在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句，，并且该系统的业务会经常发生变化，这让整个系统变得缓慢和难以维护，即使在使用redis作为我们的缓冲层，也无法很好的解决查询效率问题，毕竟第一次加载真的太慢了，在面临
大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
转载
2023-08-30 12:38:46
88阅读
